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Die Registerkarte "Abhängigkeitsnetz " bietet eine grafische Ansicht aller Attribute, die das Miningmodell enthält, und zeigt, wie die Attribute verknüpft sind.
Die Registerkarte "Dependency Net " wird für verschiedene Arten von Miningmodellen verwendet, darunter Naïve Bayes-Modelle, Entscheidungsbaummodelle und Zuordnungsmodelle. Weitere Informationen zum Interpretieren des Inhalts der Registerkarte "Abhängigkeitsnetz " im Kontext dieser Modelle finden Sie unter den folgenden Links:
Durchsuchen eines Modells mithilfe des Microsoft Tree Viewers
Durchsuchen eines Modells mithilfe des Microsoft Naive Bayes Viewers
Durchsuchen eines Modells mithilfe des Microsoft Association Rules Viewers
Optionen
Aktualisieren von Viewerinhalten
Lädt das Miningmodell im Viewer neu.
Miningmodell
Wählen Sie ein anzuzeigendes Miningmodell aus der aktuellen Miningstruktur aus. Das Miningmodell wird in einem benutzerdefinierten Viewer geöffnet. Der Typ des benutzerdefinierten Viewers, der für jedes Modell verwendet wird, wird durch den Algorithmus bestimmt, den Sie zum Erstellen des Modells verwendet haben.
Betrachter
Wählen Sie den Viewer aus, der zum Durchsuchen des ausgewählten Miningmodells verwendet werden soll. Für jedes Modell können Sie entweder den benutzerdefinierten Viewer für jedes Miningmodell oder den Microsoft Mining Content Viewer verwenden. Sie können auch Plug-In-Viewer verwenden, falls diese verfügbar sind. Der Microsoft Content Tree Viewer kann mit allen Modellen verwendet werden und stellt den Modellinhalt in einer HTML-Tabelle dar.
Vergrößern
Vergrößern Sie das Diagramm, damit Sie die Attribute ausführlicher sehen können.
Verkleinern
Verkleineren Sie das Diagramm, sodass Sie weitere Attribute und die Verknüpfungen zwischen ihnen sehen können.
Graph-Ansicht kopieren
Kopiert den sichtbaren Abschnitt des Diagramms in die Zwischenablage.
Gesamtes Diagramm kopieren
Kopiert das gesamte Diagramm in die Zwischenablage.
Verknüpfungen
Passen Sie an, wie viele Verknüpfungen (Kanten) und Knoten im Viewer angezeigt werden, indem Sie den Schieberegler rechts neben den Attributen verwenden. Durch Ziehen der Schiebereglerleiste nach unten wird der Schwellenwert erhöht, sodass nur die stärksten Verknüpfungen angezeigt werden. Für jeden Modelltyp wird ein etwas anderer Wert verwendet, um die Verknüpfungen im Diagramm darzustellen:
In einem Entscheidungsbaum-Modell stellen die Kanten die prädiktive Stärke der Verbindung dar, die teilweise durch den Teilungswert bestimmt wird.
In einem Naïve Bayes-Modell können die Verbindungen zwischen zwei Knoten in beiden Richtungen gehen: d. h. Knoten A kann den Knoten B vorhersagen und umgekehrt. Der mit der Kante verbundene Wert stellt die Vorhersagekraft der Verbindung dar.
In einem Zuordnungsmodell stellen die Kanten zwischen Knoten die Wichtigkeitsbewertung der Regel dar, die zwei Itemsets verbindet.
Eine allgemeine Regel für alle Modelltypen ist, dass je stärker die Verknüpfung ist, desto stärker ist auch die prädiktive Beziehung zwischen den beiden Attributen.
Siehe auch
Data Mining-Algorithmen (Analysis Services - Data Mining)
Miningmodell-Viewer (Data Mining Model Designer)
Data Mining-Modellanzeigen